【食用菌病害识别实例分割数据集 | 实例分割 | 智慧农业、农业AI】
食用菌病害识别实例分割数据集是一个用于实例分割任务的YOLO格式计算机视觉数据集，包含4个检测类别（Wilt、Oyster、Theli_Mekka、Healthy（健康）），适用于智慧农业、农业AI场景，数据集提供YOLO标准格式标注（.txt文件，class_id center_x center_y width height），支持YOLOv5/v8/v11等主流目标检测框架，可通过data2.cn免费下载。

食用菌病害识别实例分割数据集。

📊 数据集标签信息

• 检测类别数（nc）：4
• Wilt
• Oyster
• Theli_Mekka
• Healthy（健康）

📊 数据集概览

• 数据集名称：食用菌病害识别实例分割数据集
• 任务类型：实例分割
• 应用领域：智慧农业、农业AI

🔬 适用场景

1. Wilt, Oyster, Theli_Mekka等多类目标的智能检测
2. 农业智能化检测与病虫害自动识别
3. 实例分割模型训练与部署
4. 实例分割模型训练与部署

💡 数据集亮点
本数据集聚焦食用菌病害识别实例分割场景，包含4个检测类别，涵盖Wilt, Oyster, Theli_Mekka等核心目标，是智慧农业、农业AI研究领域的刚需数据集，通过该数据集训练的实例分割模型可实现精准识别与检测。
📥 获取方式
🏷️ 标签
#实例分割 #智慧农业 #食用菌病害识别实例分割数据集 #数据集 #YOLO #计算机视觉

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